Zeitschriftenartikel

Tschingale, P., Steegh, A., Petersen, S., Kubsch, M.; Wulff, P., Neumann, K. (2024):  Are science competitions meeting their intentions? a case study on affective and cognitive predictors of success in the Physics Olympiad. Discip Interdscip Sci Educ Res6, 10 (2024). https://doi.org/10.1186/s43031-024-00102-y

Wulff, P. (2024): Physics language and language use in physics—What do we know and how AI might enhance language-related research and instruction. Eur. J. Phys. 45 023001. https://doi.org/10.1088/1361-6404/ad0f9c

Kieser, F., Wulff, P. Kuhn, J., Küchemann, S. (2023): Educational data augmentation in physics education research using ChatGPT. Phys. Rev. Phys. Educ. Res. 19, 020150. 1-13. https://doi.org/10.1103/PhysRevPhysEducRes.19.020150

Martin, P.P., Kranz, D., Wulff, P., Graulich, N. (2023): Exploring new depths: Applying machine learning for the analysis of student argumentation in chemistry. Journal of Research in Science Teaching, 1-36. https://doi.org/10.1002/tea.21903

Tschisgale, P., Wulff., P., Kubsch, M. (2023): Integrating artificial intelligence-based methods into qualitative research in physics education research: A case for computational grounded theory. Phys. Rev. Phys. Educ. Res. 19, 020123.1-24. https://doi.org/10.1103/PhysRevPhysEducRes.19.020123

Wulff, P. (2023): Machine Learning in Science Education – Realized potentials, expected developments, and fundamental challenges. Lernen, Lehren und Forschen in einer digital geprägten Welt - GDPC Tagungsband 2023, 19-34. https://gdcp-ev.de/wp-content/uploads/securepdfs/2023/05/02PV_Wulff.pdf (pdf, 257 KB)

Wulff, P. (2023): Network analysis of terms in the natural sciences insights from Wikipedia through natural language processing and network analysis. Educ Inf Technol. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11531-5. Zum Artikel Freigabelink: https://rdcu.be/c9gD8 (PDF, 1,2 MB)

Wulff, P., Westphal, A., Mientus, L., Nowak, A. & Borowski, A. (2023): Enhancing writing analytics in science education research with machine learning and natural language processing—Formative assessment of science and non-science preservice teachers’ written reflections. Frontiers in Education, 7. https://doi.org/10.3389/feduc.2022.1061461

Wulff, P., Buschhüter, D., Westphal, A., Mientus, L., Nowak, A. & Borowski, A. (2022): Bridging the Gap Between Qualitative and Quantitative Assessment in Science Education Research with Machine Learning — A Case for Pretrained Language Models-Based Clustering. Journal of Science Education and Technology. https://doi.org/10.1007/s10956-022-09969-w

Mientus, L., Hume, A., Wulff, P., Meiners, A., & Borowski, A. (2022): Modelling STEM Teachers’ Pedagogical Content Knowledge in the Framework of the Refined Consensus Model: A Systematic Literature Review. Education Sciences, 12(6), 385. https://doi.org/10.3390/educsci12060385

Wulff, P., Mientus, L., Nowak, A. & Borowski, A. (2022): Utilizing a Pretrained Language Model (BERT) to Classify Preservice Physics Teachers’ Written Reflections. International Journal of Artificial Intelligence in Education. https://doi.org/10.1007/s40593-022-00290-6

Wulff, P., Petersen, S., Keller, M., Borowski, A. & Neumann, K. (2021): Förderung von Schülerinnen in naturwissenschaftlichen Enrichmentprogrammen – Evaluation eines Förderangebotes im Rahmen der PhysikOlympiade. In R. Lazarides & D. Raufelder (Hrsg.), Motivation in unterrichtlichen fachbezogenen Lehr-Lernkontexten. Edition ZfE 10 (Bd. 10, S. 389–426). Wiesbaden: Springer Nature. https://doi.org/10.1007/978-3-658-31064-6_14

Wulff, P.; Mientus, L.; Nowak, A.; Borowski, A. (2021): Stärkung praxisorientierter Hochschullehre in der Lehrkräftebildung durch Reflexionsgelegenheiten in naturwissenschaftlichen Fächern. In: Die Hochschullehre, 11. https://doi.org/10.3278/HSL2111W

Wulff, P.; Buschhüter, D.; Nowak, A.; Westphal, A.; Becker, L.; Robalino, H.; Stede, M.; Borowski, A. (2020): Automated classification of preservice physics teachers' written reflections. In: Journal of Science Education and Technology. DOI: https://doi.org/10.1007/s10956-020-09865-1.

Wulff, P.; Hazari, Z.; Petersen, S.; Neumann, K. (2018): Engaging Young Women in Physics. An intervention seminar to enhance young women's physics identity development. In: Phys. Rev. Phys. Educ. Res. 14 (2). 020113. https://doi.org/10.1103/PhysRevPhysEducRes.14.020113

Petersen, S.; Wulff, P. (2017): The German Physics Olympiad - identifying and inspiring talents. In: Eur. J. Phys. 38 (3), S. 034005. DOI: 10.1088/1361-6404/aa538f

Buchbandbeiträge

Kieser, F., Wulff, P. (2024): Using Large Language Models to Probe Cognitive Constructs, Augment Data, and Design Instructional Materials. In Mint Swe Khine (Hrsg.): Machine Learning in Educational Sciences. Approaches, Applications and Advances (S. 293–313). Singapore: Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-99-9379-6

Mientus, L., Nowak, A., Wulff, P. & Borowski, A. (2023): Unterrichtsanalyse und Reflexion. Ableitung eines Workshopangebots für die zweite und dritte Phase der Lehrkräftebildung. In Lukas Mientus, Christiane Klempin & Anna Nowak (Hrsg.): Reflexion in der Lehrkräftebildung: Empirisch – Phasenübergreifend – Interdisziplinär. Potsdamer Beiträge zur Lehrkräftebildung und Bildungsforschung 4 (S. 445). Potsdam: Universitätsverlag Potsdam. https://doi.org/10.25932/publishup-59171

Kubsch, M., Sorge, S. & Wulff, P. (2023): Emotionen beim Reflektieren in der Lehrkräftebildung. In Lukas Mientus, Christiane Klempin & Anna Nowak (Hrsg.): Reflexion in der Lehrkräftebildung: Empirisch – Phasenübergreifend – Interdisziplinär. Potsdamer Beiträge zur Lehrkräftebildung und Bildungsforschung 4 (S. 261–270). Potsdam: Universitätsverlag Potsdam. https://doi.org/10.25932/publishup-59171

Wulff, P.; Lukas, M., Nowak, A.; Borowski, A. (2023): KI-basierte Auswertung von schriftlichen Unterrichtsreflexionen im Fach Physik und automatisierte Rückmeldung, in Jolanda Hermanns (Hrsg.): PSI-Potsdam. Ergebnisbericht zu den Aktivitäten im Rahmen der Qualitätsoffensive Lehrerbildung (2019 – 2023), Universitätsverlag Potsdam: Postdam, s. 103-116

Mientus, L.; Wulff, P.; Nowak, A.; Borowski, A. (2023): Algorithmen als Dozierende? Akzeptanz von KI-basierten Lernangeboten in der Physik-Lehrkräftebildung, in Jolanda Hermanns (Hrsg.): PSI-Potsdam. Ergebnisbericht zu den Aktivitäten im Rahmen der Qualitätsoffensive Lehrerbildung (2019 – 2023), Universitätsverlag Potsdam: Postdam, s. 117-129

Mientus, L.; Wulff, P.; Nowak, A.; Borowski, A. (2021): ReFeed: computerunterstütztes Feedback zu Reflexionstexten. Ein Lehrkonzept zur Förderung der Reflexionskompetenz angehender Physiklehrkräfte an der Universität Potsdam.In: Kubsch, M.; Sorge, S.; Arnold, J.; Graulich, N. (Hrsg.): Lehrkräftebildung neu gedacht. Ein Praxishandbuch für die Lehre in den Naturwissenschaften und deren Didaktiken. Waxmann.

Monographien

Wulff, P. (2019): Supporting young women's physics engagement - Evidence from an intervention in the context of the Physics Olympiad. Dissertation an der CAU Kiel. Online-Adresse: https://macau.uni-kiel.de/receive/diss_mods_00025925